Облачный сервис рекомендаций для медиа-компаний E-Contenta (e-contenta.com) успешно завершил пилотный проект для Bookmate, онлайн-площадки для чтения электронных книг по подписке, и подтвердил гипотезу: рекомендованные алгоритмом E-Contenta книги открывали в два раза чаще, чем книги из подборок редакторов.

Персонализированные рекомендации помогают даже впервые пришедшему на сайт посетителю увидеть то, что соответствует его интересам. При повторных визитах рекомендации становятся еще лучше, потому что технология машинного обучения позволяет запоминать историю покупок или просмотра страниц и автоматически подстраивать контент в зависимости от поведения на сайте.

«Часть новых пользователей приходит на сервис, не зная, что почитать. В этом пилотном проекте мы решили сфокусироваться именно на них, — говорит Константин Савенков, операционный директор компании Bookmate. — Для персональных рекомендаций нужно было решить проблему холодного старта, ведь в момент регистрации о новом пользователе практически ничего не известно. Ребята справились, их алгоритм работает существенно лучше неперсонализированных рекомендаций».

Наблюдение за пользователями сервиса Bookmate показало: человек, который ищет конкретную книгу, без труда находит ее в библиотеке Bookmate и становится клиентом. Часть посетителей начинает искать книги в каталоге или обращается к рекомендациям, сформированным редакторами. Однако не всегда подборки литераторов оправдывают ожидания. Стартап успешно проверил и подтвердил гипотезу: персональные рекомендации, которые учитывают поведение пользователя в сети, увеличивает количество платящих клиентов среди неопределившихся читателей.

В настоящий момент алгоритм E-Contenta выстраивает связи между 500 тысячами книг и 1,5 млн пользователей Bookmate.  Минимально время ответа сервиса не превышает 30 миллисекунд. Особое влияние на качество алгоритма оказывает данные по подпискам пользователей ВКонтакте. Сейчас анализируется более 280 тысяч групп. Новые пользователи, не определившиеся с выбором книги, открывают рекомендованные алгоритмом книги в 2,17 раз чаще, чем редакторские подборки, конверсия из таких пользователей в подписчиков выше в 1,4 раза.

Проблема монетизации пользователя в сети является ключевой.  По оценке PWC к 2018 году доходы медиа от платящих онлайн-клиентов по сравнению с оффлайн достигнут всего 17% (10% в 2013 году).

«В наших планах создание максимально эффективного продукта рекомендаций для медиа-компаний (прессы, аудио, видео и книжных сервисов), —  говорит генеральный директор E-Contenta Зоя Никитина. — Несмотря на изобилие бесплатных пиратских книг, видео и аудио в интернете, E-Contenta поможет продавцам легального контента увеличить свою прибыль».

О Bookmate

Сервисом для поиска и чтения книг Bookmate пользуется 1,5 млн читателей ежемесячно, большинство из которых жители России, Украины, Казахстана и других русскоязычных стран. В среднем пользователь проводит за чтением книг в Bookmate 54 минуты в день. На данный момент библиотека компании содержит более 500 000 книг от 300 издателей со всего мира.  В ближайших планах компании экспансия на рынки Турции, Скандинавии и Латинской Америки. Bookmate входит в холдинг Dream Industries, развивающий также такие инновационные продукты, как Zvooq, Exchang.es, Теории и Практики,  3rd Place, Телеграф, Unisound.

О компании E-Contenta

E-Contenta – это SaaS-сервис персональных рекомендаций для медиа-компаний. Технология способна собирать информацию о поведении пользователей на онлайн-ресурсе, а также обрабатывать внешние данные от Вконтакте и Facebook и других социальных сетей, DMP (data management platform). Имеется инструментарий для управления А/B сплит тестами, сбора, анализа и вывода статистики.  Команда стартапа E-contenta начала свою деятельность в 2013 году.  Экспертиза основателей базируется на большом опыте в e-commerse, рекламных платформах RTB и разработке заказного программного обеспечения.

Также читайте по этой теме

• Как быстро и точно оценить проект?
• Использование критерия вероятности сделки при планировании продаж
• Результаты Общеевропейского исследования Data-Driven Marketing 2013